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相应的标签。在深度学习领域,增强有重要的意义,能提升模型的泛化能力,增加抗扰动的能力。数据扩增过程不会改动原始数据,扩增后的图片或xml文件保存在指定的输出路径下。 ModelArts提供以下数据扩增算子: 表1 数据扩增算子介绍 算子 算子说明 高级 AddNoise 添加噪声
查询增强型跨源连接 功能介绍 该API用于查询该用户指定的已创建的增强型跨源连接。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式 GET /v2.0/{project_id}/datasource/enhanced-connections/{connection_id}
Spark开源增强特性 跨源复杂数据的SQL查询优化 出于管理和信息收集的需要,企业内部会存储海量数据,包括数目众多的各种数据库、数据仓库等,此时会面临以下困境:数据源种类繁多,数据集结构化混合,相关数据存放分散等,这就导致了跨源复杂查询因传输效率低,耗时长。 当前开源Spark
支持用户将数据块的各个副本存放在指定具有不同标签的节点,如某个文件的数据块的2个副本放置在标签L1对应节点中,该数据块的其他副本放置在标签L2对应的节点中。 支持选择节点失败情况下的策略,如随机从全部节点中选一个。 如图7所示。 /HBase下的数据存储在A,B,D /Spark下的数据存储在A,B,D,E,F
Storm开源增强特性 CQL CQL(Continuous Query Language),持续查询语言,是一种用于实时数据流上的查询语言,它是一种SQL-like的语言,相对于SQL,CQL中增加了(时序)窗口的概念,将待处理的数据保存在内存中,进行快速的内存计算,CQL的输出结果
分区表增强 二级分区 LIST DEFAULT HASH INTERVAL RANGE 分区级MDL锁 父主题: 常见内核功能
BCS某个组织中的节点退出某通道 功能介绍 该接口用于BCS某个组织中的节点退出某通道。当节点为通道中最后一个节点时,需要使用组织退通道的接口来将通道中的最后一个节点退出。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成
MRS可靠性增强 MRS在基于Apache Hadoop开源软件的基础上,在主要业务部件的可靠性、性能调优等方面进行了优化和提升。 系统可靠性 管理节点均实现HA Hadoop开源版本的数据、计算节点已经是按照分布式系统进行设计的,单节点故障不影响系统整体运行;而以集中模式运作的管理节
使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发
Hive分区修剪的谓词下推增强 配置场景 在旧版本中,对Hive表的分区修剪的谓词下推,只支持列名与整数或者字符串的比较表达式的下推,在2.3版本中,增加了对null、in、and、or表达式的下推支持。 配置参数 登录FusionInsight Manager系统,选择“集群 >
处理联盟邀请 获取全部通知 获取联盟成员列表 删除邀请成员信息 被邀请方退出指定联盟 父主题: API(Hyperledger Fabric增强版)
创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作,在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”,填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题: 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
Elasticsearch集群搜索增强特性介绍 云搜索服务的Elasticsearch集群在开源Elasticsearch基础上增加了许多增强特性,增强特性的功能和支持的集群版本请参见表1。 表1 Elasticsearch集群搜索增强特性列表 增强特性 特性描述 支持的集群版本 相关文档 向量检索
of(5)))中pane的大小为5秒,假设这个窗口为[100, 120),则包含的pane为[100, 105), [105, 110), [110, 115), [115, 120)。 图2 窗口重构示例 当某个数据到来时,并不分配到具体的窗口中,而是根据自己的时间戳计算出该数据所属的pane,并将其保存到对应的pane中。
查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤: 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->学习记录”,查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出,筛选说明如下表: 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项
IoTDB开源增强特性:安全加固 用户认证支持Kerberos、通道SSL加密,兼容社区方式。 IoTDB开源增强特性:生态对接 在原生的能力上,增强集群版MQTT对接。 父主题: IoTDB
Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时,请选择非加密桶进行上传,否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 创建数据集 数据准备完成后,需要创建相应项目支持的类型的数据集,具体操作请参考创建ModelArts数据集。 常见问题 使用从OBS选择的数据创建表格数据集如何处理Schema信息?
自动学习”,进入自动学习总览页面。 在自动学习列表上方的搜索框中,根据您需要的属性类型,例如,名称、状态、项目类型、当前节点、标签等,过滤出相应的工作流。 单击搜索框右侧的按钮,可选择自动学习的基础设置,需要的显示列。 表格内容折行:默认为关闭状态,启用此能力可让表格内容自动折行,禁用此功能可截断文本。
Loader开源增强特性 Loader开源增强特性:数据导入导出 Loader是在开源Sqoop组件的基础上进行了一些扩展,除了包含Sqoop开源组件本身已有的功能外,还开发了如下的增强特性: 提供数据转化功能 支持图形化配置转换步骤 支持从SFTP/FTP服务器导入数据到HDFS/OBS
征的多行样本进行可信联邦学习,联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习,适用于参与者训练样本ID重叠较多,而数据特征重叠较少的情况,联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行可信联邦学习,联合建模。 概念术语